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    残差神经网络 (ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。 ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。 残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut connection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。 下面我将一步步引出退化现象和快捷连接。
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    本文介绍残差网络Resnet，包括残差块原理，其易优化且便于捕捉恒等映射波动。 阐述Resnet基础架构，给出Pytorch代码及验证。 还介绍Resnet18结构，如卷积层、池化层设置，以及各模块残差块使用情况，并附代码实现与验证。
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    ResNet18 是 ResNet 系列中最基础的版本之一，包含 18 个可训练层。 它的设计目标是通过引入残差结构来解决深层神经网络中的退化问题。 ResNet18 的基本构建单元是 BasicBlock，每个 BasicBlock 由两个 3×3 的卷积层构成，并通过跳跃连接将输入张量传递到卷积层输出。
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    为了构建 f (yl)=ylf (y_l)=y_lf(yl)=yl 的恒等映射，本文将激活函数（ReLU 和 BN）移到权值层（Conv）之前，形成一种“预激活（pre-activation）”的方式，而不是常规的“后激活（post-activation）”方式，这样就设计出了一种新的残差单元（见图 1(b)）。
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    在深度学习领域，ResNet（残差网络）及其变种一直是计算机视觉任务中的重要基础架构。 近期，PyTorch-Image-Models（简称timm）项目新增了对预激活ResNet（Pre-activation ResNet，又称ResNetV2）18和34版本的支持，并提供了预训练权重，这一更新为模型压缩领域的





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